La inteligencia artificial deja de ser una promesa de futuro para convertirse en una herramienta de cuidado real en el presente. En el marco de la Feria Internacional del Libro de Bogotá (FILBo), UNIMINUTO presentó el taller “Uso de la IA para el cuidado integral”, un espacio donde se reveló un ambicioso proyecto tecnológico diseñado para la intervención preventiva y oportuna de la Diabetes Mellitus Tipo 2.
Este desarrollo, que utiliza algoritmos de machine learning y deep learning, permite procesar miles de datos generados por el paciente en su vida cotidiana para ofrecer diagnósticos más precisos y tratamientos personalizados en tiempo real.
Tecnología en acción: De una foto al diagnóstico
La iniciativa destaca por su capacidad de generar biomarcadores mediante procesos no convencionales. Gracias a la parametrización con IA, los pacientes pueden, por ejemplo, identificar factores de riesgo con tan solo una fotografía.
El profesor Juan Gabriel Castañeda, Subdirector del Sistema Universitario de Investigaciones de UNIMINUTO, explicó que el sistema funciona a través de una aplicación móvil conectada a dispositivos vestibles (relojes y celulares).
“Tenemos un dashboard clínico que sintetiza miles de datos recolectados mientras la persona camina o usa su reloj. Esa información se traduce para que el médico pueda evidenciar reportes diarios y evaluar cambios críticos durante el seguimiento de la enfermedad”, destacó Castañeda.
Alianza por la salud pública en regiones
El proyecto nació de una sinergia institucional con los hospitales y las secretarías de Salud de Honda (Tolima) y Guacarí (Valle del Cauca). Bajo una convocatoria de Minciencias, se caracterizaron a 1.994 personas, principalmente mujeres entre los 39 y 69 años, en estos municipios de sexta categoría.
La investigación contó con la cooperación de las empresas aliadas GLYA y Neptuna, lideradas por sus respectivos CEOs, Carlos López y Jhonny López, quienes acompañaron la presentación en Corferias.
Impacto en los costos y la prevención
Dado que la Diabetes Tipo 2 es considerada una enfermedad de alto costo, esta herramienta busca:
- Optimizar la toma de decisiones: El médico recibe tableros de control cruzados con el historial del paciente.
- Empoderar al usuario: El paciente conoce sus resultados y riesgos de manera inmediata.
- Combatir la desinformación: Impulsa a las personas a confiar en datos con sustento científico y no en información sin verificar de redes sociales.
Actualmente, el proyecto presenta un avance del 70% y tiene como objetivo convertirse en un referente para Latinoamérica, con la posibilidad de escalar este modelo a otras patologías crónicas que requieran monitoreo constante.
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